我在阅读关于N字模型的内容时，想知道在实践中是否有使用单字模型优于双字模型（或更高阶的N字模型）的情况。据我所知，N值越大，计算概率和建立向量空间的复杂性就越高。但除此之外，是否还有其他原因（例如与数据类型相关）？

回答：

这归结为数据稀疏性：随着你的n字模型长度增加，你会看到任何给定n字模型的次数会减少：在最极端的例子中，如果你的语料库中最大文档长度为n个词元，而你正在寻找一个m字模型，其中m=n+1，你当然不会有任何数据点，因为在你的数据集中根本不可能有这样的序列长度。你的数据集越稀疏，你对它的建模效果就越差。因此，尽管理论上更高阶的n字模型包含了更多关于词语上下文的信息，但它难以泛化到其他数据集（称为过拟合），因为在训练过程中它见过的n字模型事件数量随着n的增加而逐渐减少。另一方面，较低阶的模型缺乏上下文信息，因此可能会欠拟合你的数据。

因此，如果你有相对大量的词元类型（即你的文本词汇非常丰富），但每种类型的频率非常低，你可能会在较低阶的n字模型上获得更好的结果。同样，如果你的训练数据集非常小，你可能在较低阶的n字模型上表现得更好。然而，假设你有足够的数据来避免过拟合，你则可以用更高阶的模型获得更好的数据可分性。